【摘 要】
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随着计算机和通信相关技术迅猛发展后,网络技术越为完善,而许多使用网络技术的实际应用如金融信息、地质测量、天文观测、气象、传感网络和数据集成等,产生了大量的数据流。
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随着计算机和通信相关技术迅猛发展后,网络技术越为完善,而许多使用网络技术的实际应用如金融信息、地质测量、天文观测、气象、传感网络和数据集成等,产生了大量的数据流。而网络环境因其复杂性特征导致数据集存在了不确定性的特征。不确定数据集的技术因其处理引起了学者的广泛关注。传感器网络的迅猛发展特别是在环境监控和事件监督方面表现了良好的性能。然而,大多数无线传感器因其计算能力、存储能力、处理能力相当有限,数据采集和通信过程中产生的数据又存在许多的不确定性,现有的查询处理技术不能直接应用。Skyline查询处理技术适于处理多目标决策问题,而传感网上不确定数据集上应用多为多目标问题,应用Skyline查询必然有良好的效果。虽然对Skyline的研究经过多年的发展较为完善,但现有的方法多集中在确定性数据集上,故并不能直接应用在不确定数据集上在研究分析现有的不确定Skyline查询算法的基础上,结合传感器网络的特点,本文提出一类Skyline查询处理基础技术的算法VDPS,算法的实验数据集来自于大量真实数据和通过标准数据生成算法产生的多种分布特性数据,实验结果表明该算法在查询大容量反相关分布数据集Skyline数据集时,时间花费急剧减少,数据集扩展到多维时算法的实时性依然良好。本文同时分析研究了不确定数据集上分布式Skyline查询技术,提出了一种使用空间分割技术的Skyline查询方法,该方法适用于大规模不确定数据集上的Skyline查询处理。当Skyline查询请求针对多用户查询时,提出了设置用户偏好队列区分子空间的方法以达到减少计算资源的目的。实验结果表明该方法能有效控制子空间数目,算法具有较好实时性,能实时响应大部分用户查询请求。
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